2024 年，一位旅客因为家人去世，向Air Canada 官网的客服聊天机器人咨询是否可以申请丧亲折扣。机器人明确回复：可以事后申请。结果呢？航空公司拒绝兑现，旅客把事情告上法庭，法院最终判定：航空公司败诉。很多人第一反应是：“这不是 AI 自己乱说的吗？为什么要公司负责？”但法院的态度非常明确：聊天机器人不是“一个建议者”，而是“代表公司对外说话的主体”。这起案件，揭开了一个正在快速浮出水面的新风险：算法正在“直接参与业务决策”，但我们的责任体系还停留在人类时代。
一、AI已经不只是“工具”，而是“在干活”今天的 AI，早已不是后台分析模型那么简单。在大量行业中，算法已经被嵌入到业务流程的“执行层”：
- 信贷系统自动拒绝或批准贷款
- 定价算法实时调整保险费率、机票价格
- 招聘系统自动筛掉候选人
- 风控模型自动冻结账户
- 聊天机器人直接对客户作出“承诺性回复”
这些系统有一个共同点：它们的输出，会直接改变人的权利、义务和经济结果。在我们的研究中，我们把这种情况称为：Algorithmic Operations（算法化运营）而随之而来的，就是一种新的风险形态：Algorithmic Operations Liability（算法运营责任风险）
二、算法责任，不只是“算法算错了”很多人一提 AI 风险，第一反应是：
- 算法偏见
- 歧视问题
- 公平性
这些当然重要，但远远不够全面。在论文中，我们系统梳理了算法责任的主要来源，发现真正危险的，往往不是“模型本身”，而是它如何被使用、被嵌入、被管理。
1. 模型错误和偏见（你熟悉的那部分）比如：
- 招聘算法系统性排斥某些年龄或性别
- 医疗模型对少数群体预测严重失准
问题不在“有没有恶意”，而在于：错误结果是否是可预见、可避免，却被忽视了。
2.数据问题，才是隐藏得最深的雷现实中，大量 AI 风险来自数据，而不是模型：
- 数据标注错误
- 数据泄露（训练时“偷看了答案”）
- 数据分布严重偏斜
- 使用了根本不该用的数据源
这些问题一旦进入生产系统，就会产生两个后果：
- 决策持续出错
- 出事后
- 无法自证“我已经尽到合理注意义务”
在法律上，这是非常致命的。
3.环境一变，模型就“过期”了算法往往假设世界是稳定的，但现实从来不是。
- 宏观经济变化
- 用户行为改变
- 监管规则更新
- 黑灰产“反向学习”模型行为
如果模型继续在不再适用的环境中运行，而企业却没有监测、更新、停用机制——这在法律上，很容易被认定为：持续性疏忽（ongoing negligence）
4.AI 最大的风险，常常发生在“部署之后”这是很多技术团队低估的部分。模型本身可能没问题，但：
- 上游特征被悄悄改了
- 模型版本切错
- 灰度发布没做
- 回滚机制缺失
- 日志记录不完整
这些MLOps 和系统集成问题，往往会：
- 一次影响成千上万次决策
- 出事后却“查不清楚发生了什么”
从法律和保险视角看，这是放大器级别的风险。
三、算法责任，正在变成一个「可以被保险的风险」一个有意思的趋势是：保险行业已经开始认真对待AI 风险。在我们的研究中，我们发现：
- 已有保险产品开始覆盖AI 聊天机器人错误
- 有公司尝试根据模型错误率、漂移情况来定价
- 算法不再只是IT 风险，而被视为运营责任风险的一部分
这意味着什么？AI 不再只是“技术问题”，而是“财务与治理问题”。企业将不得不回答这些问题：
- 我的算法每天做多少次决策？
- 错一次，可能造成多大损失？
- 我有没有监测漂移？
- 有没有人工介入机制？
- 出事后，能不能复盘、能不能解释？
这是我们论文中最想强调的一点：算法责任的核心，不在于模型有多先进，而在于治理是否成熟。真正有用的措施包括：
- 把 AI 当成“会说话、会犯错的员工”来管理
- 明确：谁对模型负责？什么时候该停？
- 高风险决策必须有“真实的人在环中”
- 把监测、日志、文档当作“法律防御工具”
- 不要把AI 的不确定性包装成“确定性承诺”
无论我们喜不喜欢，AI进入业务执行层，是不可逆的趋势。真正的分水岭不在于：“你用不用 AI”而在于：“你是否意识到：AI 已经在替你承担法律后果”算法不会坐牢，也不会赔钱。最终承担责任的，永远是组织本身。如果你在：使用AI做决策管理AI团队制定AI政策或研究AI 风险与治理那么，算法责任（Algorithmic Operations Liability），已经是一个绕不开的话题。
本文基于以下论文改写：Zhiyong (John) Liu，Jin Park， Mengying Wang，and He Wen. Insuring Algorithmic Operations: Liability Risk, Pricing, and Risk Control. Risks2026, 14(2), 26;https://doi.org/10.3390/risks14020026
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自温贺科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3523098-1520656.html?mobile=1
收藏
